¿cuáles son las herramientas de big data?

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Herramientas de análisis de big data

Programa de Certificado de Postgrado en Computación en la Nube (CC) Programa de Certificado de Postgrado en Gestión de Productos (PM) Curso de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático Full Stack (AIML) Programa Ejecutivo en Gestión Estratégica de Ventas (SSM) PGCP en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (PGCP-DSML)

Big Data se ha convertido en una parte integral de los negocios hoy en día y las empresas buscan cada vez más personas que estén familiarizadas con las herramientas de análisis de Big Data. Se espera que los empleados sean más competentes en sus conjuntos de habilidades y muestren el talento y los procesos de pensamiento que complementarían las responsabilidades del nicho de las organizaciones. Las llamadas habilidades en demanda que eran populares hasta ahora se han acabado y si hay algo caliente hoy en día, es la analítica de Big Data.

Hemos estado mencionando mucho sobre la mejora de las competencias y el cambio a la analítica para hacer frente a esta temporada de recortes y este artículo le ayudará a explorar más a fondo las herramientas de analítica de Big Data que necesita dominar para convertirse en un científico de datos cualificado que las empresas están buscando. Así que, si eres alguien que quiere cambiar a la analítica de Big Data y estás confundido sobre las herramientas de analítica de Big Data que debes aprender para dar un salto exitoso, aquí tienes una lista completa que debes tener en cuenta.

Plataforma de big data

Big Data es hoy en día la palabra de moda, y con la cantidad de datos que se generan cada minuto por parte de los consumidores y/o las empresas de todo el mundo, se puede encontrar un enorme valor en el análisis de Big Data.

El análisis de Big Data es un proceso utilizado para extraer información significativa, como patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias de mercado y preferencias de los clientes. La analítica de Big Data ofrece varias ventajas: puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones y prevenir actividades fraudulentas, entre otras cosas.

Tomemos como ejemplo la plataforma de streaming de música Spotify.  La empresa tiene casi 96 millones de usuarios que generan una enorme cantidad de datos cada día. A través de esta información, la plataforma basada en la nube genera automáticamente sugerencias de canciones -a través de un motor de recomendación inteligente- basadas en los “me gusta”, los “compartidos”, el historial de búsqueda, etc. Lo que permite esto son las técnicas, herramientas y marcos de trabajo que son el resultado de la analítica de Big Data.

Si eres un usuario de Spotify, seguro que te has encontrado con la sección de recomendaciones más importantes, que se basa en tus gustos, tu historial y otras cosas. Utilizar un motor de recomendación que aprovecha las herramientas de filtrado de datos que recogen datos y luego los filtran mediante algoritmos funciona. Esto es lo que hace Spotify.

Uso de big data

Big Data es hoy en día la palabra de moda, y con la cantidad de datos que generan cada minuto los consumidores y/o las empresas de todo el mundo, se puede encontrar un enorme valor en el análisis de Big Data.

El análisis de Big Data es un proceso utilizado para extraer información significativa, como patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias de mercado y preferencias de los clientes. La analítica de Big Data ofrece varias ventajas: puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones y prevenir actividades fraudulentas, entre otras cosas.

Tomemos como ejemplo la plataforma de streaming de música Spotify.  La empresa tiene casi 96 millones de usuarios que generan una enorme cantidad de datos cada día. A través de esta información, la plataforma basada en la nube genera automáticamente sugerencias de canciones -a través de un motor de recomendación inteligente- basadas en los “me gusta”, los “compartidos”, el historial de búsqueda, etc. Lo que permite esto son las técnicas, herramientas y marcos de trabajo que son el resultado de la analítica de Big Data.

Si eres un usuario de Spotify, seguro que te has encontrado con la sección de recomendaciones más importantes, que se basa en tus gustos, tu historial y otras cosas. Utilizar un motor de recomendación que aprovecha las herramientas de filtrado de datos que recogen datos y luego los filtran mediante algoritmos funciona. Esto es lo que hace Spotify.

Qué es el big data

Los datos se han convertido en una poderosa herramienta en el mundo laboral actual, donde están ayudando a traducir cantidades masivas de información estructurada y no estructurada en valiosos conocimientos empresariales. Por ello, el mercado actual está inundado de una serie de herramientas de big data para procesar toda esta información.

Las herramientas de big data actuales ofrecen un sinfín de funcionalidades, desde la visión y la previsión hasta la eficiencia de costes y el ahorro de tiempo. A continuación, hemos resumido las principales herramientas y cómo pueden profundizar en nuestra comprensión de los datos.

MongoDB es una base de datos de documentos que ofrece a los profesionales de los datos flexibilidad y escalabilidad en su trabajo, y proporciona una mayor comodidad gracias a las capacidades de indexación y consulta. La idea que subyace a MongoDB es que modela los documentos de una manera que resulta fácil de usar para los desarrolladores. Al mismo tiempo, puede satisfacer requisitos complejos con gran escalabilidad y cuenta con controladores para más de 10 lenguajes, con docenas más en la comunidad.

Hay tantos usos para Pandas que es imposible enumerarlos todos. Piensa en Pandas como una herramienta que es el hogar de tus datos. Utilizarás Pandas para conocer tus datos y darles un buen uso transformándolos, limpiándolos y analizándolos. Pandas es también un paquete muy importante para los profesionales que utilizan Python en su trabajo como analistas de datos o científicos de datos. Con frecuencia es la columna vertebral de muchos proyectos de datos.

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